作者：朱齐天，百草味数据部负责人 （本文为作者在 StarRocks Summit Asia 2022 上的分享，分享主题是 “如何用数据赋能快消品行业晋升业务能力” ）
快消品的行业特点是“快”，其受众为年轻人，具备高频次、受众广、低客单的特点。百草味作为一家休闲食品品牌经营企业，具备全渠道经营能力（给用户多渠道的抉择，包含线上平台和线下商超）。
2020 年退出百事后，作为百事的子公司，随着业务疾速与团体接轨，百草味越来越多的业务须要通过数据来驱动，变得更加合理化、规范化以及高效化。
朱齐天老师主导百草味全渠道从 0 到 1 的数据平台建设、指标体系梳理、数仓模型设计及优化工作。本文次要介绍以下四个局部：
- 数据平台演进心得
- 技术成长源于业务变更
- 概念后行 OR 问题驱动
- 数据架构将来构想
#01
数据平台演进心得
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首先和大家分享下百草味数据平台演进的状况：
- 2017 年：为了疾速产出，基于 CDH 5.15.0 搭建了一套大数据平台，开发了一些根底性能和几百张报表，实时的报表间接应用了 Stream Computer 和 Quick BI，离线报表以 Apache Hive 为主。
- 2019 年：依然以 CDH 为主，两头通过两次版本迭代，降级为 6.3.2. 实时数据换成了 Apache Spark 和 Apache Kafka，两头封装了一些工具供团队开发。
- 2020 年：被百事收买当前，线下机房因为不合乎合规要求，于是抉择上云。思考保护老本，抉择了 Databricks，采纳 Data Lake Formation（DLF）和对象存储 OSS 的存储架构。
- 2022 年：因为业务对算力的要求，抉择了 StarRocks 和 CloudCanal。
依据下面的摸索总结出两种大数据开发平台的优劣：
- 基于 Hadoop 构建：链路长，组件多，数据屡次拷贝，保护量大
- 基于 StarRocks 构建：链路短，效率高，开发人员专一业务
1、数字化流程
数字化流程大抵的过程为信息化，数字化，再延长到对立数据平台，可视化剖析。
数字化何以在企业中宽泛援用，离不开后期企业造词造势造概念和政策的反对与束缚。40 年前便有数据仓库的概念，缓缓延长到数据湖和数据中台。目前企业中的实际，个别以数据仓库为底座，再向下层利用延展。流程须要先有信息化的建设，才有数字化的积淀，而后进行数字化的赋能。
2、晚期数据架构
在数仓构建的过程中会遇到各种问题，例如业务侧产生表构造变更，在 ODS 层也须要变更，在 DWD 和 DWS 层只须要做逻辑层变更，做绝对弹性的变更，不须要更新物理数据。
这是咱们晚期的数据架构状况，这是一套比拟通用的模型，其优缺点别离为：
- 长处：开源组件比拟灵便。
- 毛病：框架比拟轻便，运维老本比拟高。因为 Apache Hive 没有索引、缓存、组件等性能，业务侧如果产生表构造更新，比拟难以操作。
例如，在 ODS 层，新更新的数据有可能是几个月之前的订单，比方订单的状态产生了变更，晚期的架构是须要记录更新数据的对应日期，并将对应日期的数据更新一遍，那么 DWS 和 DWD 也要跟着进行变更，这样会带来很大性能问题。
为了应答业务侧的频繁变更问题，应用 Delta Lake，解决了频繁变更和小文件合并问题，然而也会引起 ODS 层的存储过大，须要一直扩大磁盘的问题。
3、新数据架构
传统 Hadoop 体系组件存在以下问题：
- 过于冗余，强耦合
- 数据湖的概念至今没有成熟的产品
- 保护量大，老本高，计算效率低下
基于晚期的数据架构，通过简化架构，缩短数据链路，采纳 StarRocks 搭建了新的架构。实现三两个组件实现采集、存储计算和可视化。
在数据采集模块，为了保证数据搬运的精确和高效，抉择采纳 CloudCanal，利用可视化的配置，将 Apache Kafka，MongoDB，Redis 的数据同步到 StarRocks。
CloudCanal+StarRocks 联合应用，带来了很多益处：
- 数据采集方面带来便当
- 使开发人员专一于业务自身，无需关怀底层的实现
- 升高了存储老本，因为 DWD 和 DWS 将近一半的表是间接用视图做的，很大水平上缩小了数据的拷贝带来的存储压力
4、大数据罕用组件
数字化过程中，在初始阶段，没有太多业务流需接入，当各种业务繁冗，须要多种组件参加，波及到以上多种大数据罕用组件。
#02
技术成长源于业务变更
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1、一直变动的业务需要
以上是快消品行业依照不同场景划分的各种指标。随着业务的庞杂，指标的计算会变得复杂，须要将数据的并入和计算做得高效，能力应答一直变更的业务需要。面对宏大的业务体系，建设数据指标模型时次要有以下问题：
- 数据模型也要疾速变动一应对繁冗多变的指标，贴合业务
- 需要在减少，大数据组件也在减少实效性加强，硬件老本高
- 引入新的业务零碎满足新的场景对应的数据源也在一直减少
2、业务建模
为实现数据和指标之间的串联，突破部门墙，加强部门之间的合作，启动全链路数字化我的项目，打造百草味业务全景图。次要流程为：
从全公司部门业务需要的收集，指标文档的整顿，确定计算口径和可视化的款式，到数据的采集和模型的搭建，ETL 的计算，报表的出现，给业务数据赋能。
借助 StarRocks 搭建业务全景图，极大地缩小了工夫老本，数据采集速率也进步了，效率相比传统计划有 10-100 倍性能晋升，真正意义上实现用户只关注业务。
其中因为财务核心的指标有一套固定的计算准则，因而能够较固定的进行指标构建，而绝对灵便的变更需要比拟大的业务流程和经营核心，则提供比拟好用和正当的模型即可。
3、例子：场景→模型→指标
对于快消行业来说，“进销存”三个环节十分重要。数据买通能够很好地解决控价和库存问题。进销存模型以商品流转的链路为主线，记录 SKU 的流转信息。
StarRocks 对企业数字化的赋能，次要针对两大块业务：前端控好价格，后端管好库存。实现了以下劣势：
- 一半物理表一半逻辑视图，缩小了一半的调度
- 升高了招聘要求和员工交接的技术老本
- 在数字化过程中，突破了概念后行，真正做到了问题驱动
#03
概念后行 OR 问题驱动
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1、概念→产品→解决问题
概念推动产品落地，产品解决业务问题。随着这种开发逻辑的流行，缓缓意识到开源与商业之间的问题和差距。因而缓缓地淡化一些概念，聚焦于问题自身，升高试错老本。为了解决问题而产生的问题：
- 一堆概念衍生一堆产品去解决一堆问题
- 产品间兼容性问题，高度耦合，到处拷贝
- 一个概念几年没成熟产品，换个新概念集泛滥产品劣势于一身诞生新产品
咱们应该多花工夫在问题自身上，减速财务主动对账的效率，摸索提效降本的可落地计划，欠缺会员营销的闭环流程，减速商品流转各种场景的数字化模型建设将是咱们将来的研究课题。
优化三部曲：
- 改个 SQL，设置个 Session 参数，进步了一个作业的执行效率
- 改良全局参数，降级到更高的版本，加组件，加机器，进步了局部作业的执行效率
- 换一套产品，进步了整体的作业执行效率
#04
数据架构将来构想
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StarRocks 能够从以下五个点进行改善和晋升，会更有竞争力。
- 对立治理界面：多源增量采集，数据（指标）治理，程序开发调度，运维监控
- 灵便稳固的多表物化视图
- 数据模型可逻辑对立可物理对立，升高数仓模型的深度
- 主键模型（Primary Key Model）长久化索引，欠缺关系型数据库的 Catalog
- 更好的反对高频写入，加 Buffer 缓冲层，进步采集，计算和极速剖析能力
对于 StarRocks
面世两年多来，StarRocks 始终专一打造世界顶级的新一代极速全场景 MPP 数据库，帮忙企业建设“极速对立”的数据分析新范式，助力企业全面数字化经营。
以后曾经帮忙腾讯、携程、顺丰、Airbnb、滴滴、京东、众安保险等超过 170 家大型用户构建了全新的数据分析能力，生产环境中稳固运行的 StarRocks 服务器数目达数千台。
2021 年 9 月，StarRocks 源代码凋谢，在 GitHub 上的星数已超过 3400 个。StarRocks 的寰球社区飞速成长，至今已有超百位贡献者，社群用户冲破 7000 人，吸引几十家国内外行业头部企业参加共建。